Azure Machine Learning
advertisement
Azure Machine Learning Budowa modelu „Fraud detection” www.elitmind.com Basia Leśniarek Konsultanci Business Intelligence Data platform – Microsoft SQL Server Microsoft Azure solutions Robert Woźniak ELITMIND • Kim jesteśmy? Wyłudzenia • Poznaj biznes! – czyli jak „wyłudzić” odszkodowanie • Metody analityczne przy Insurance Fraud Detection Azure Machine Learning – „nowe” podejście do modelowania • Model • Proces Let’s do it! •Jak to zrobić? ... z życia wzięte ... Szkoda! Co to jest wyłudzenie? Statystyki. Czarne liczby. Płacimy MY! Fraud detection jako wymagający model Business Rules Modele predykcyjne Social Network Analysis Segmentacja Najbardziej powszechne. Stosowane przez większość TU w formie eksperckiej. Wciąż rzadkie. Kilka TU Najmniej eksplorowane. Stosowane w wąskim zakresie dla jednego rodzaju wyłudzeń. Machine Learning „Black box” Modele statystyczne „jawne” Dlaczego szkoda jest podejrzana? Uogólniony Model Liniowy Logit ( pi ) * ln( 1 pi i ) 1 X 1,i 2 X 2,i ... n X n ,i p * Model bez interakcji Szansa (ang. Odds) Współczynniki modelu DLATEGO! e ( 1X1. 2 X 2 .. n X n ) P ( X Fraud ) 1 e ( 1X1. 2 X 2 .. n X n ) REGRESJA LOGISTYCZNA Claim data Przygoto wanie danych Wybór zmiennych Modelow anie danych Ocena modelu Wdrożenie modelu Model wdrażany jako usługa sieci Web Idea: Zapłać za to z czego korzystasz! DZIĘKUJEMY ElitMind Sp. z o.o. [email protected] www.elitmind.com
